論文の概要: AI-Driven Carbon Monitoring: Transformer-Based Reconstruction of Atmospheric CO2 in Canadian Poultry Regions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23663v1
- Date: Sun, 26 Oct 2025 10:41:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.327533
- Title: AI-Driven Carbon Monitoring: Transformer-Based Reconstruction of Atmospheric CO2 in Canadian Poultry Regions
- Title（参考訳）: AI駆動型炭素モニタリング:カナダの養鶏場におけるトランスフォーマーによる大気CO2の再構築
- Authors: Padmanabhan Jagannathan Prajesh, Kaliaperumal Ragunath, Miriam Gordon, Bruce Rathgeber, Suresh Neethirajan,
- Abstract要約: カナダ南部のOCO-2から連続的で不確実なXCO2フィールドを再構築する枠組みを提案する。
このモデルはウェーブレットの時間周波数表現を、気象学、植生指標、地形、土地被覆に対するトランスフォーマーの注意と融合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate mapping of column-averaged CO2 (XCO2) over agricultural landscapes is essential for guiding emission mitigation strategies. We present a Spatiotemporal Vision Transformer with Wavelets (ST-ViWT) framework that reconstructs continuous, uncertainty-quantified XCO2 fields from OCO-2 across southern Canada, emphasizing poultry-intensive regions. The model fuses wavelet time-frequency representations with transformer attention over meteorology, vegetation indices, topography, and land cover. On 2024 OCO-2 data, ST-ViWT attains R2 = 0.984 and RMSE = 0.468 ppm; 92.3 percent of gap-filled predictions lie within +/-1 ppm. Independent validation with TCCON shows robust generalization (bias = -0.14 ppm; r = 0.928), including faithful reproduction of the late-summer drawdown. Spatial analysis across 14 poultry regions reveals a moderate positive association between facility density and XCO2 (r = 0.43); high-density areas exhibit larger seasonal amplitudes (9.57 ppm) and enhanced summer variability. Compared with conventional interpolation and standard machine-learning baselines, ST-ViWT yields seamless 0.25 degree CO2 surfaces with explicit uncertainties, enabling year-round coverage despite sparse observations. The approach supports integration of satellite constraints with national inventories and precision livestock platforms to benchmark emissions, refine region-specific factors, and verify interventions. Importantly, transformer-based Earth observation enables scalable, transparent, spatially explicit carbon accounting, hotspot prioritization, and policy-relevant mitigation assessment.
- Abstract（参考訳）: カラム平均CO2(XCO2)の農業景観への正確なマッピングは,排出削減戦略の導出に不可欠である。
我々は,カナダ南部のOCO-2から連続かつ不確実なXCO2フィールドを再構成し,養鶏集約的な地域を強調した時空間ビジョントランスフォーマ(ST-ViWT)フレームワークを提案する。
このモデルはウェーブレットの時間周波数表現を、気象学、植生指標、地形、土地被覆に対するトランスフォーマーの注意と融合させる。
2024 OCO-2 のデータでは、ST-ViWT は R2 = 0.984 となり、RMSE = 0.468 ppm となる。
TCCON による独立な検証は、堅牢な一般化 (bias = -0.14 ppm; r = 0.928) を示し、真夏の減算の忠実な再現を含んでいる。
14の養鶏場にまたがる空間分析では、施設密度とXCO2(r = 0.43)の適度な正の相関が示され、高密度領域では季節振幅(9.57 ppm)が大きく、夏季の変動が増大している。
従来の補間法や標準的な機械学習のベースラインと比較すると、ST-ViWTは滑らかな0.25度のCO2表面を明らかな不確かさで得ることができ、スパース観測にもかかわらず一年中カバーできる。
このアプローチは、排出をベンチマークし、地域固有の要因を精査し、介入を検証するために、衛星制約を国家の在庫や精密家畜プラットフォームと統合することを支援する。
重要なことに、トランスフォーマーに基づく地球観測は、スケーラブルで透明で空間的に明確な炭素会計、ホットスポットの優先順位付け、および政策関連緩和評価を可能にする。
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